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Enregistrement W3039747873 · doi:10.2217/fon-2020-0248

Real-world effectiveness of nivolumab in patients with non-small-cell lung cancer: a systematic review and meta-analysis

2020· review· en· W3039747873 sur OpenAlexaff
Yong-Jin Kim, Mark Oremus, Helen Chen, Thomas McFarlane, Devanshi Shah, Susan Horton

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNivolumabMeta-analysisLung cancerOncologyInternal medicineSystematic reviewMEDLINEIntensive care medicineCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The effectiveness of immunotherapies for non-small-cell lung cancer under real-world clinical settings remains uncertain. Materials & methods: Systematic searches of PubMed, EMBASE and Web of Science were conducted. Random-effects models were used to estimate pooled median overall survival and progression-free survival estimates. Results: 36 studies of nivolumab were included for narrative synthesis and 11 of these studies were included for meta-analysis. Age, sex, histology and prior lines of treatment did not affect survival outcomes, while Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status and brain metastasis were inversely associated with survival. In the meta-analysis, nivolumab was associated with 9.6 months (95% CI: 8.4–10.9) of overall survival and 2.6 months (95% CI: 1.6–3.6) of progression-free survival. Conclusion: Very-low-certainty evidence suggested the real-world effectiveness of nivolumab was consistent with those observed in the clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,031
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,318 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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